self).__init__() def forward(self, x): # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2...
二、项目环境配置1、pytorch安装(gpu版本和cpu版本的安装)2、pycocotools的安装3、其他包的安装 三、yolov8/yolov7/yolov5+CRNN-中文车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测算法1、yolov8算法介绍2、CRNN算法介绍3、算法流程设计4、代码使用 四、自己训练的步骤1、下载数据集2、修改路径3、开始训练 五、车牌识...
其中，$S^2$ 表示网格数，$B$ 表示每个网格中的边界框数，$\mathbb{1}_{ij}^{obj}$ 是目标检测框的指标函数，$x_i, y_i, w_i, h_i, C_i$ 和 $p_i(c)$ 分别表示预测框的中心点坐标、宽度、高度、类别置信度以及属于某个类别的概率。$\hat{x}_i, \hat{y}_i, \hat{w}_...
介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境中运行,以下代码适用YOLO Onnx及C++ 源码构建,其中target_link_libraries(yolo /home/ubuntu/soft/TensorRT-8.2.5.1/lib/stubs/libnvonnxparser.so)此库的onnx需要调用,若C++则可忽略。 引用链接:https://www.cnblogs.com/tangjunjun/p/16624566.html engine的CMakeLists....
将YOLOv5 的C3结构换成了梯度流更丰富的 C2f结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数 C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时结合残差结构的思想,设计了C3 Block,CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制,也就是说不同规...
(c) ELAN (c)就“如何设计一个高效的网络”得出结论:通过控制最短最长的梯度路径,更深的网络可以更有效地学习和收敛。 梯度路径设计的优点与缺点 梯度路径设计策略总共有3个优点: 1. 可以有效地使用网络参数 ,在这一部分中提出通过调整梯度传播路径,不同计算单元的权重可以学习各种信息,从而实现更高的参数利用效...
如图2C所示,检测在空间上匹配但语义上不一致。为了解决这个问题,作者提出了一种语义匹配启发式,以更好地融合激光雷达和RGB检测。对于一对空间上匹配的RGB和激光雷达检测,作者考虑两种情况。如果两种模态预测相同的语义类别,作者进行分数融合(下文将描述)。否则,如果两种模态预测不同的语义类别,作者使用基于RGB的检测的...
C2f模块就是参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计,让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。 class C2f(nn.Module): # CSP Bottleneck with 2 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expa...
YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；Decoupled-...
C_API: compile C library; BUILD_PYTHON: compile Python api; BUILD_LUA: compile Lua api; OPENCV_HAS_FREETYPE: opencv-contrib complied with freetype or not. cv::putText can put chinese; BUILD_SAMPLE: compile sample; ENGINE_NCNN_WASM: compile sample; ENGINE_MNN: enable mnn; ENGINE_ORT: ...